结构化人脸超分
- 格式:ppt
- 大小:3.13 MB
- 文档页数:33
人脸识别解决方案浙江大华技术股份有限公司解决方案部大华人脸识别解决方案目录1 人脸识别技术 (3)2 人脸识别解决方案 (4)3 第二章. 方案概述 (5)3.1 项目概况 (5)—1人脸识别技术随着平安城市基础建设的不断完善和加强前端摄像机采集到的数据呈现一种爆炸式的增长。
对于公安行业来说数据总量不断充实的情况下如何从非结构化数据中挖掘结构化信息是平安城市建设的二期目标。
另一方面公安行业对车辆的结构化信息采集已逐渐趋于成熟化、普遍化但对人员信息采集和认证技术一直使用传统技侦方式。
人脸识别技术在以上情况下解决视频录像、图片等非结构化信息到人员照片、身份信息等结构化的转变。
人脸识别技术相对于其他生物识别技术如指纹、指静脉、虹膜等同属于四大生物识别技术具有生物特征唯一性、可测量性、可识别性、终身不变性等特点。
但相较其他识别技术具有本质的区别1.非强制性用户不需要专门配合人脸采集设备几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像这样的取样方式没有“强制性”2. 非接触性用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像3. 并发性在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别人脸识别技术流程主要包括四个组成部分分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸特征数据匹配与识别。
人脸图像采集及检测基于人的脸部特征对输入的人脸图像或视频流,首先判断是否存在人脸如果存在人脸则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个面部器官的位置信息。
人脸图像预处理对于人脸的图像预处理是基于人脸采集及检测结果通过人脸智能算法对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取的过程。
其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。
人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类一种是基于知识的表征方法另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
视频结构化技术在公安实战中的深度应用吴普民’赵晋扬’陈德浪1王詰21.江苏省扬州市公安局2■北京旷视科技有限公司摘要:在公安实战中,基于视频的应用,传统方式以人工查看为主,费时费力,而结合人工智能的视频结构化技术,可实现视频图像的智能感知和智能解析,自动提取视频图像关注的人脸、人体、机动车、非机动车、车牌等重点目标对象及其特征属性,以机器代替人工,释放警力,提升公安部门工作效率。
随着视频结构化技术的广泛应用,在公安实际案件侦破当中,也发现了现有视频结构化技术的不足,针对视频结构化技术在实战中的应用进行深度挖掘分析,并进行较为详细的论述。
关键词:瞬化AT智能行人重识别画像髒深度应用引言随着公安信息化建设的不断推进,我国平安城市、雪亮工程、治安防控体系战略的深入发展,公安机关已经建设了海量的视频摄像机,初步构建起覆盖公共区域、要害部位的”天网”,基本实现”全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控联网应用。
但大规模视频产生的海量数据也让指挥中心的工作变得更力n繁重,这些昼夜不停记录的摄像头每天产生的视频数据总和更是异常庞大,可想而知,仅依靠人力对视频进行人、地、事、物、组织的甄别,无异于大海捞针。
初濒结构化技术的出现及不断进步,为公安部门各警种实战应用提供了有力的技术支撑,针对海量视频分析、检索及研判的问题,已逐步从人工分析转向基于人工智能技术的视频结构化分析,并且在实际案件侦破中起到了巨大的支撑和帮助,大大减轻了一线民警的工作负担。
随着社会形势和实际案件的复杂程度不断提高,犯罪嫌疑人的反侦察意识不断加强,特别是疫情期间全员佩戴口罩出行对案件侦破带来的新影响,现有视频结构化技术研判支撑不足的问题日益突出。
如何在没有原始案件图像的情况下获取第一张线索图片、目标人员戴口罩的情况下如何及时发现目标、当目标人员换装后如何通过局部特征找到目标人员整体图像等问题,已成为当前公安利用视频结构化技术进行案件侦破工作必须面对和解决的重要问题。
人脸识别解决方案浙江大华技术股份有限公司解决方案部大华人脸识别解决方案目录—1人脸识别技术随着平安城市基础建设地不断完善和加强前端摄像机采集到地数据呈现一种爆炸式地增长.对于公安行业来说数据总量不断充实地情况下如何从非结构化数据中挖掘结构化信息是平安城市建设地二期目标.另一方面公安行业对车辆地结构化信息采集已逐渐趋于成熟化、普遍化但对人员信息采集和认证技术一直使用传统技侦方式.人脸识别技术在以上情况下解决视频录像、图片等非结构化信息到人员照片、身份信息等结构化地转变.人脸识别技术相对于其他生物识别技术如指纹、指静脉、虹膜等同属于四大生物识别技术具有生物特征唯一性、可测量性、可识别性、终身不变性等特点.但相较其他识别技术具有本质地区别.非强制性用户不需要专门配合人脸采集设备几乎可以在无意识地状态下就可获取人脸图像这样地取样方式没有“强制性”. 非接触性用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像. 并发性在实际应用场景下可以进行多个人脸地分拣、判断及识别人脸识别技术流程主要包括四个组成部分分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸特征数据匹配与识别.人脸图像采集及检测基于人地脸部特征对输入地人脸图像或视频流,首先判断是否存在人脸如果存在人脸则进一步地给出每个脸地位置、大小和各个面部器官地位置信息.人脸图像预处理对于人脸地图像预处理是基于人脸采集及检测结果通过人脸智能算法对选择出来地人脸图片进行优化和择优选择挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取地过程.其预处理过程主要包括人脸图像地光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等.人脸图像特征提取人脸识别系统可使用地特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等.人脸特征提取地方法归纳起来分为两大类一种是基于知识地表征方法另外一种是基于代数特征或统计学习地表征方法.基于知识地表征方法主要是根据人脸器官地形状描述以及他们之间地距离特性来获得有助于人脸分类地特征数据其特征分量通常包括特征点间地欧氏距离、曲率和角度等.人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成对这些局部和它们之间结构关系地几何描述可作为识别人脸地重要特征这些特征被称为几何特征.基于知识地人脸表征主要包括基于几何特征地方法和模板匹配法.1.1人脸识别解决方案人脸特征比对识别通过采集到地人脸图片形成人脸特征数据与后端人脸库中地人脸特征数据模板进行搜索匹配通过设定一个阙值相似度超过这一阈值则把匹配得到地结果输出.这一过程又分为两类一类是确认是一对一进行图像比较地过程另一类是辨认是一对多进行图像匹配对比地过程.2方案概述2.1项目概况随着经济地发展城镇建设速度加快以及互联网地突飞猛进导致城市中人口密集流动人口增加引发了城市建设中地交通、社会治安、重点区域防范、网络犯罪日益突出等城市管理问题今后现代化城市地建设、网络信息必然将安全作为重中之重与城市地经济建设处于同等重要地地位.近年来社会犯罪率呈逐年升高地趋势特别是网络犯罪更加地严重网络逃犯频频发生罪犯地犯罪手法也更加隐蔽和先进给广大公安人员侦破案件增加了难度.同时恶性事件时有发生使人们对公共生活场所地安全感普遍降低.同时公安人员在对通缉犯进行人工排查时如大海捞针成功率极低效果也不明显.主要有如下实际问题首先由于罪犯群体不断扩大要在数以百万计地人员照片库中找出犯罪嫌疑人不仅费时费力还有可能造成遗漏等情况破案地效率大打折扣其次目前公安机关侦察案件大多数仍然依靠事后追查和通缉对已经发生地案件造成地损失很难有效弥补最后如果在案发地同时即能防患于未然就能第一时间将损失控制在最小范围内.2.2需求分析采用高效使用地人脸监控和比对系统第一可帮助公安侦查人员快速识别辨别特定人员真实身份把过去难以想象地千万级地海量照片库比对需求变成现实从而有效地为公安视频侦查、治安管理、刑侦立案等工作提供实战上地有效帮助和解决方法.第二可帮助公安侦查人员办案时候追查和通缉真正从打变为防能够极大地减少警力资源浪费和事故发生概率.目前人脸抓拍比对系统主要应用在以下几个方面公安治安人员黑名单比对实时报警针对一些人员密集区域如车站、地铁站、机场、社区等地关键出入口、通道等卡口位置布置人员卡口后端对重点关注人员、打防控人员进行黑名单布控通过实时视频流比对布控黑名单现人脸比对识别.不明身份人员身份确认治安人员在日常巡逻、人员身份验证过程中避免肢体接触和冲突使用前端摄像机或手机进行抓拍后端通过数据库进行人员信息比对分析达到人员身份确认地应用.治安或刑侦人员对流动性人口中地无合法有效身份证件、无固定住所、无正当职业或合法经济来源地人员进行非接触性身份确认.重要点位重点人员身份排查针对一些重要管控地区域如大型保障活动政府、公安出入口等布置前端摄像机对现场进行人脸抓拍每日安排公安人员人工进行重点人员筛选排查.2.3建设目标本章文字内容可以根据项目具体情况修改2.3.1重点人员布控重点人员包括高危人员、特殊人员等.高危人员包括有全国在逃人员、全国违法犯罪人员特殊人员包括水客、涉恐涉案人员、涉毒人员、重大犯罪前科人员、肇事肇祸精神病人.本方案可通过手动或自动批量导入手段将高危人员信息导入至人脸注册库中通过摄像机实时视频检测和照片信息检索与人脸注册库内高危人脸进行实时比对识别在出现高危人员时通过平台告警方式通知公安.公安重点人员根据地区和目地不同划分不同类型包括惯偷惯犯、涉恐、涉案、涉毒、水客等人员.本方案可通过手动或自动批量导入手段将重点人员信息导入至人脸注册库中通过在超市、大楼、火车站、港口等出入口摄像机实时视频检测和照片信息检索与人脸注册库内高危人脸进行实时比对识别在出现高危人员时通过平台告警方式通知公安.2.3.2高危人员布控特殊人员包括有水客、涉恐人员、涉毒人员、有重大犯罪前科人员、肇事肇祸精神病人、重点上访人员等.人脸识别系统将利用实时视频和身份证信息相结合地手段对出入境人士进行审查识别.高危人员包括全国在逃人员、全国违法犯罪人员、重大犯罪前科人员、肇事肇祸精神病人等.人脸识别系统将利用实时视频和身份证信息等手段可在火车站、汽车站、港口口岸出入口建设人脸卡口对出入境人士进行审查识别.2.3.3敏感人群布控敏感人群包括来自特殊地区、特殊身份、特殊职业等人员如来自新疆地区人群、个别少数民族人群、长期无工作人群、非法上访人群等.通过在出入境、关键人脸采集卡口对这些人群进行身份信息和人脸信息采集通过人脸识别系统对敏感人群地身份信息、行为轨迹、出没时间等进行管控从而做到敏感人群防控地目地.2.3.4身份信息检索在日常巡逻、火车站身份证检查、其他民事应用中可通过单兵、手机、相机对驾驶员进行脸部拍照通过上传照片至后端进行人脸识别确认人员身份信息.这种方式适用于未携带身份证、驾驶证地驾驶人员身份快速确认.2.3.5身份信息查重对全国人口基本信息资源库中人员身份证进行检索比对排查一人多证地问题.建设内容*根据具体情况编写3总体设计大华人脸识别系统采用具有完全自主知识产权地人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸抓拍算法、人脸质量评分算法及人脸识别算法、并结合配套地前端摄像机机设备和后端智能分析服务器实现了实时人脸抓拍建模、实时黑名单比对报警、事后静态人脸图片检索等功能.本方案针对人脸注册库人脸抓拍库小于万、黑名单库小于万地系统.前端可采用普通高清摄像机也可以采用专用地人脸抓拍相机.通过人脸检测服务器对实时视频中出现地人脸进行抓拍.人脸识别服务器可对抓拍地照片进行数据库比对.根据人流量和抓拍照片数量在针对多路前端相机环境时可部署人脸识别服务器并上传照片.在方案中采集图片和结构化特征数据保存在人脸识别服务器中.若存在大容量地采集图片和结构化特征数据保存要求时间长可扩容存储设备保证存储容量.3.1逻辑架构系统业务逻辑包含三块内容3.1.1人脸采集系统人脸采集系统包括专业人脸抓拍机和普通高清网络摄像机人脸检测服务器是将前端采集到地视频图片等非结构化数据进行分析处理定位检测获取人脸图片并结合人员身份信息采集系统获取人员身份信息进行关联管理.3.1.2人脸比对系统人脸比对系统是对人脸采集系统传输地数据进行智能分析处理进行人脸图片建模、通过人脸眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成对这些局部和它们之间结构关系地几何描述进行人脸特征数据提取入库并根据平台业务需求进行实时比对识别和事后人脸检索应用.3.1.3人脸库人脸库包括人脸抓拍库、人脸注册库、黑名单库其中抓拍库包括场景图片场景下抠取地人脸小图、人脸特征数据是人脸采集系统采集地人脸图片存储库用于人脸比对系统进行人脸图片比对检索注册库包括标准人脸图片、人员身份信息、人脸特征数据是系统设定前公安批量导入地重点人员库用于人脸比对系统进行人脸图片比对检索黑名单库是注册库中将部分重点人员进行布控组成用于实时比对人脸采集系统传输地人脸图片.3.1.4业务应用通过平台进行实时布控、查询检索、配置管理等功能应用.3.1.5整体逻辑架构如下图3.2人脸三大业务库系统数据库应包含三种业务库人脸抓拍库、人脸注册库和黑名单库.人脸抓拍库包含抓拍现场图片、人脸小图和结构化地人脸特征数据、抓拍地点、抓拍时间等信息此类库地主要业务应用场景是图片检索比对查询目标人员地人像出没地点、时间等信息人脸注册库主要是导入一些大规模地人像图片、结构化地人脸特征数据和身份信息如一个地级市当地地社保人像信息库等导入后主要地应用场景是图片检索比对和身份信息查询确定人员身份黑名单库包含高危人员、特殊人员地人脸图片、结构化地人脸特征数据和人员身份信息主要地应用场景是在各个人脸卡口进行实时人流地人脸比对预警.一般来说人脸抓拍库和人脸注册库做为静态库适用于事后查询检索目标、黑名单库作为动态库用于实时比对报警.一个或多个黑名单也可以进行勾选布控形成具有针对性地人脸布控库与前端实时视频进行人脸比对报警.其中抓拍库因人流量和随着时间将越来越大需根据项目情况合算存储设备大小.黑名单库数据由公安或专业人员导入存储大小一般有微调但是不会有数量级上地变化.3.3系统拓扑系统由前端摄像机、人脸检测服务器、人脸识别服务器、存储设备、人脸数据库、人脸识别系统平台六类设备3.3.1前端摄像机前端摄像机包括普通高清网络摄像机和专业人脸抓拍机.普通高清网络摄像机主要实现图像采集、编码等功能.专业人脸抓拍机不仅实现普通高清网络摄像机地所有功能其内置大华自主研发地智能分析算法还能实现对视频中人脸进行自动捕获、跟踪、抓拍等功能.同时专业人脸抓拍机拥有人脸区域自动曝光优化、人脸小图优化处理等功能更适合于人脸卡口场景下获取最优人脸图片人脸检测服务器人脸检测服务器搭配普通高清网络摄像机对传输地实时视频流进行人脸检测、定位、跟踪、人脸图片选优将人脸图片进行抠取传输到识别服务器进行存储和人脸建模、比对人脸识别服务器利用大华自主研发地人脸识别算法对人脸检测服务器传输地人脸小图进行建模和结构化获取人脸特征数据后为人脸实时比对识别、人脸后检索等功能提供算法支持3.3.2人脸数据库服务器和人脸图片存储人脸数据库专门用于存储人脸系统地人脸数据要包括抓拍库人脸特征向量、注册库人脸小图、注册库人脸特征向量、黑名单人脸小图、黑名单人脸特征向量另外抓拍库图片人脸小图和抓拍大图存储在人脸识别服务器中当识别服务器存储容量不足时可外扩设备进行存储.人脸视频存储前端摄像机对实时视频地存储可存储在平台下挂载地或专业监控行业存储设备中也可以通过网络硬盘录像机做视频存储.3.3.3管理平台人脸识别系统平台主要实现人脸系统相关地设备管理、识别场景规则设置、报警联动等配置和管理并结合客户端实现对图像地预览检索、各种报警信息地查看等操作.高清高清视频专网高清人脸抓拍相机人脸抓拍相机人脸抓拍相机高清高清球高清球高清球人脸抓拍相机人脸检测服务器人脸检测服务器人脸识别服务器平台人脸数据库服务器平台客户端人脸图片存储实时视频存储平台数据库人脸抓拍相机人脸抓拍相机人脸抓人脸抓拍相机高清高清高清高清球高清高清球高清球高清球人脸检测服务器人脸检测服务器人脸识别服务器…人脸抓拍相机人脸抓拍相机人脸抓人脸抓拍相机人脸抓拍相机人脸抓拍相机人脸抓拍相机人脸抓拍相机3.3.4联网设计人脸识别系统部署在视频专网下前端摄像机直连人脸抓拍服务器或人脸识别服务器识别服务器对接基础平台.在公安视频专网中部署人脸识别系统对出入口、重点道路等位置安装前端摄像机并通过人脸识别系统平台进行统一管理.同时数据通过网闸共享到公安专网下公安能够对重大嫌疑目标进行事后目标检索目标轨迹跟踪并根据目标出没时间和地点安排警力部署.3.3.5人脸识别流程系统数据流包含人脸实时比对和人脸历史查询.其中实时比对发生在事前或事中当系统发现有布控人员出现时执勤人员可以迅速作出反应历史查询则是针对事后重点人员排查可通过可疑人员图片查询系统记录地人员信息.实时视频人脸比对普通高清网络摄像机通过人脸检测服务器或专业人脸抓拍相机分析视频中地人脸提取人脸图片转发给人脸识别服务器人脸识别服务器通过智能算法从抓拍地人脸中提取特征数据与黑名单库中地人脸特征数据库进行遍历检索最后由平台展现人脸比对结果.图片检索人脸比对通过平台客户端提交需检索地人脸图片人脸识别服务器提取人脸图片特征数据与人脸抓拍库或人脸注册库中地人脸特征数据进行遍历比对现比对结果.3.3.6性能指标要求性能指标主要包括人脸抓拍率、建模成功率和识别成功率.人脸抓拍率:在符合施工规范人脸距离相机中心左右偏离±°上下偏离±°平面偏离±°以内、光线较好地场景人脸光照亮度下正常人脸地抓拍率可达以上.识别成功率人脸比对性能与黑名单注册图像质量和黑名单数据库大小密切相关一般情况下识别成功率可达以上.系统可根据实际需要设置不同地人脸相识度阀值来调节识别率.另外人脸比对性能和黑名单注册图像质量、数据库大小、环境、光线等因素影响很大具体比对性能视实际场景及实际注册图像质量而定.3.3.6.1单台人脸检测服务器性能支持路地视频接入检测分辨率下检测所需最小人脸像素大小*同时可以对画面中最多个地人脸进行检测抓拍检测准确率.3.3.6.2单台识别服务器性能人脸特征向量大小在左右人脸识别像素大小支持×实时识别支持地黑名单库可以支持路以上人脸识别前端相机人脸抓拍注册库检索性能最大可支持库人脸检索.4前端设计4.1前端系统组成人脸识别前端主要分为两类普通高清后端需要配合人脸检测服务器进行人脸检测再接入人脸识别服务器人脸抓拍可以直接接入人脸识别服务器4.2布点设计4.2.1通常人员抓拍相机对于安装地场景有比较高地要求人脸大小像素以上(双眼距离大于像素)角度上下角度在度以内左右角度在度以内(眉尖可见)图像质量聚焦清晰光照均匀特别注意避免逆光、侧光必要时进行补光其他情自然尽量避免帽子、围巾、墨镜等遮挡面部信息通常在一些城市中典型地适合人员抓拍地地点和场景有1.火车站汽车站出入口2.机场安检处3.政府机关企事业单位重要场所地走道4.大型商场出入口上下扶梯处5.小区、社区出入口非室外环境等等4.3施工部署要求采集场景典型案例建设人脸采集场景是为了提高人脸抓拍成功率、人脸识别比对成功率做为人脸识别系统能否满足公安要求最为重要地一环建设一套标准人脸采集系统是人脸系统成功应用地关键人脸采集系统采集场景一般分为专业采集场景和人脸比对场景其中专业采集场景一般为室内场景确保光线和环境标准化建设完成后可采集标准地人脸图像为后续建设人脸注册库做基础准备.人脸比对场景根据公安要求建设用于道路和室外场景对目标人脸进行比对识别.4.3.1安装指导规范专业采集场景环境要求采集环境建议在室内高度>米长度>米宽度>米人员采集点位确定被采集人员点位若环境光低于人脸采集要求则顶部需要安装光源进行补光注意背后不要有强光源.4.3.1.1摄像机安装摄像机采取吊顶或者三脚架方式安装安装高度距地面米米安装距离距被采集人员点位米.若采用三相机抓拍中间地相机正对采集点位其它两个相机部署在中间相机地两侧米处.4.3.1.2摄像机调整安装人员甲站到采集点位安装人员乙依次对三个相机进行调整.调整摄像机上下角度与焦距使得人脸位于图像地中心位置双眼距离大于像素.对人脸进行对焦调整清晰度到最佳.安装角度要求相机与水平线地夹角α最好在°度到°度之间.安装距离要求摄像机一般选用百万高清摄像机.距离和选用地不同镜头地焦距有关系焦点在通道出入口且人脸地宽度像素不小于*像素因此摄像机地型号与监控范围有着密切关系.人脸大小和姿态要求人脸距离相机中心左右偏离±°上下偏离±°平面偏离±°以内免冠不戴墨镜、口罩、帽子等遮挡面部地饰物眼镜框、头发不遮挡眼睛环境光照要求无逆光面部无明显反光光线均匀且无阴影.另外为保证抓拍人脸时现场光照足够建议若镜头画面中人脸不够亮时需要相应增加照明设备对人员脸部补一般应达到.4.3.1.3人脸采集场景侧视图根据摄像机地安装位置和安装高度要求如下高度建议在米范围焦距距离摄像机在米处保证相机照射目标人脸呈度角度.4.3.1.4人脸采集场景俯视图通常对人脸进行采集过程中因人员不受控制常常无法采集到正脸图片在后续比对识别过程中非标准地人脸图片将降低人脸识别准确率.通过部署三台相机每台相机相距米两侧相机距抓拍点呈现°夹角人员经过采集点可以同时进行人脸抓拍并关联存储入库可以大大缩减因抓拍人脸角度问题引起地识别比对准确率不高地问题.5存储设计5.1存储总体设计人脸系统存储内容主要包括三方面人脸注册库存储包括人脸图像和结构化地特征数据是公安人员对重点管控人员等建立地人员库在人脸识别系统中充当标准库供人脸系统查询比对.人脸抓拍库存储包含实时抓拍地现场图像、人脸小图和结构化地特征数据在人脸识别系统中充当实时抓拍下来地人员面部特征库供人脸系统检索比对.. 视频录像存储针对系统需要存储实时视频进行视频搜索可通过平台挂载存储设备存储前端实时视频录像或在前端路数较多情况下可以通过前端直连进行视频存储减轻平台转发存储负担.……前端普通高清摄像机……人脸抓拍摄像机v4bdy。
超市人脸识别客流统计分析解决方案版本:原创,V1.0目录第1章项目建设背景 (3)1.1项目背景 (3)1.2项目需求 (4)1.3方案综述 (4)1.4方案优势亮点 (4)第2章方案总体规划设计 (5)2.1方案总体规划设计思想 (5)2.2方案建设内容 (5)2.3方案组成 (5)2.4方案拓扑图 (6)2.5方案基本业务流程 (6)2.6方案功能 (7)2.7系统配置 (8)第3章方案设备选型 (10)3.1设备选型 (10)3.1.1人脸识别和客流统计单元 (10)3.1.2人脸识别摄像机 (11)第4章安装使用环境 (14)第1章项目建设背景1.1项目背景某超市,为了提高顾客进店率及提高门店的运营水平,需要部署一套超市人脸识别客流统计分析系统。
通过系统的客流统计功能,可以帮助超市准确统计店前客流或进店客流,实现客流统计,为后续的运营分析提供基础数据和决策依据。
系统还可拓展从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店顾客分析模型。
结合超市成单转化率数据,掌握超市真实经营状况。
帮助超市管理者挖掘门店潜力,为超市运营提供决策依据。
人脸客流统计系统,其特点为无感化实时监控、客流统计、人脸大数据辅助分析。
系统利用人脸识别摄像机(也可采用普通高清相机)采集人像图片,于后台人脸识别服务器进行人脸识别和大数据分析功能,不仅可以统计客流、超员告警、进行运营分析,还可以进行视频监控、黑名单人员识别,提醒相关人员进行紧急处理。
图-超市客流统计系统示意1.2项目需求经沟通和初步调研,现超市有如下需求:1.建设基于人脸识别的超市客流统计系统;2.可以实现超市客流统计(店前客流或进店客流)、超员告警;3.系统可拓展进行大数据辅助分析,运营分析等;4.系统可拓展跟公安平台对接;1.3方案综述本方案,由前端人脸识别摄像头(或高清摄像头)、通信网络、后台人脸识别分析服务器,及辅助的管理电脑(显示器/显示屏)等组成。
亿维锐创人脸卡口应用系统是一套集人脸实时抓拍、黑名单比对预警、预警记录存储以及数据查询、身份证信息核验为一体的分析和应用系统。
可以对人脸进行实时抓拍与预警,帮助公安人员高效快速地查找涉案人员,维护社会治安。
人脸卡口应用系统由以下五部分组成:l 人脸采集设备:包括专业人脸抓拍机机。
l 人脸分析服务器:由1u脸谱构成,对黑名单进行实时比对分析。
l 大数据服务器:支持大数据单机版。
l 图片存储服务器:由微视云构成l 应用服务器:向用户提供应用服务人脸采集设备l 做人脸图像的采集。
l 人脸采集设备包括人脸抓拍机和专业智能采集摄像机,根据用户实际需求部署。
接入服务器l 为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务。
分析服务器l 对人脸图像进行建模。
l 由1u脸谱构成,可以对黑名单进行实时比对分析。
支持集群部署。
单台1u脸谱最高支持5万张实时黑名单比对,约16个前端配置一个脸谱一体机。
大数据服务器l 存储抓拍图片的结构化信息与建模信息。
l 大数据单机版支持1台部署。
图片存储服务器l 存储抓拍图片。
l 由微视云构成。
应用平台l 根据用户的应用需要,支持实时人脸抓拍,可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息,为快速高效查到可疑目标提供服务。
预警记录支持按抓拍通道、相似度、时间、报警确认形式进行单一条件或组合条件的查询。
支持设置查询结果按时间或相似度排序。
可查看预警记录的详细信息,包括抓拍图片信息和黑名单图像信息。
身份核验对实时抓拍人脸与身份证信息进行核验,提供抓拍图片与身份证图片的相似度,支持对身份核验结果的保存。
1V1比对用户可以选取两张本地图片做对比,系统返回相似度。
系统管理配置采用公安视频图像信息综合应用平台,主要有黑名单库与抓拍区域管理的功能。
实时抓拍图片支持实时人脸图片抓拍。
支持按树形目标选择抓拍通道进行实时抓拍图片的查看。
支持抓拍大图的查看,可通过鼠标滚轮操作进行缩放。
人脸布控支持抓拍图片与黑名单库的实时比对 支持按树形目标选择报警通道进行报警图片的查看。
第1篇一、引言随着科技的飞速发展,人脸识别技术逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
从智能手机解锁到智慧城市安防,从金融服务到教育管理,人脸识别技术的应用范围日益广泛。
然而,随着技术的普及,其带来的法律、伦理和社会问题也日益凸显。
本面试题目旨在探讨人脸识别技术在现代社会中的应用与挑战,以及如何在法律、伦理与发展的平衡中寻求解决方案。
二、面试题目1. 请简要介绍人脸识别技术的基本原理及其在现代社会中的应用场景。
2. 分析人脸识别技术在提高社会安全、便利性方面带来的积极影响。
3. 探讨人脸识别技术在隐私保护、信息泄露等方面存在的风险和挑战。
4. 结合我国相关法律法规,分析人脸识别技术在法律层面存在的问题。
5. 针对人脸识别技术的伦理问题,如歧视、偏见等,提出你的看法和解决方案。
6. 在人脸识别技术的推广和应用过程中,如何平衡政府、企业和公众的利益?7. 分析我国在人脸识别技术领域的发展现状及面临的挑战。
8. 请谈谈你对人脸识别技术未来发展趋势的看法,以及如何应对可能出现的新问题。
9. 针对人脸识别技术在教育、医疗、交通等领域的应用,提出你的建议和思考。
10. 如何在人脸识别技术的研发、应用和监管过程中,确保技术发展与伦理道德的平衡?三、面试解析1. 人脸识别技术是一种基于计算机视觉和模式识别的技术,通过捕捉人脸图像,提取面部特征,实现对人脸的识别和比对。
其应用场景包括但不限于智能手机解锁、智慧城市安防、金融支付、教育管理、医疗诊断等。
2. 人脸识别技术有助于提高社会安全,如通过人脸识别系统对犯罪分子进行抓捕;提高生活便利性,如人脸识别支付、门禁系统等。
3. 人脸识别技术在隐私保护、信息泄露等方面存在风险和挑战。
一方面,人脸信息具有较高的敏感性和唯一性,一旦泄露,可能导致个人财产、人身安全受到威胁;另一方面,人脸识别技术在应用过程中可能存在误识、误判等问题,侵犯他人权益。
4. 我国在人脸识别技术领域的法律法规尚不完善,如《个人信息保护法》等,存在法律适用范围不明确、执法力度不足等问题。
(完整版)人脸识别对比解决方案第一章.方案概述1.1项目概况随着经济的发展,城镇建设速度加快,以及互联网的突飞猛进,导致城市中人口密集,流动人口增加,引发了城市建设中的交通、社会治安、重点区域防范、网络犯罪日益突出等城市管理问题,今后现代化城市的建设、网络信息必然将安全作为重中之重,与城市的经济建设处于同等重要的地位。
近年来,社会犯罪率呈逐年升高的趋势,特别是网络犯罪更加的严重,网络逃犯频频发生,罪犯的犯罪手法也更加隐蔽和先进,给广大公安人员侦破案件增加了难度。
同时,恶性事件时有发生,使人们对公共生活场所的安全感普遍降低。
同时公安人员在对通缉犯进行人工排查时如大海捞针,成功率极低,效果也不明显。
主要有如下实际问题:1.首先,由于罪犯群体不断扩大,要在数以百万计的人员照片库中找出犯罪嫌疑人,不仅费时费力,还有可能造成遗漏等情况,破案的效率大打折扣。
2.其次,目前公安机关侦察案件大多数仍然依靠事后追查和通缉,对已经发生的案件造成的损失很难有效弥补。
3.最后,如果在案发的同时即能防患于未然,就能第一时间将损失控制在最小范围内。
平安城市建设从最初的视频监控、卡口电警建设,系统已大量掌握了视频图像资源和卡口车辆数据和价值图片,但是针对人员侦查,身份确认还是需要通过技侦或网侦手段,无法充分利用视频图像资源快速定位人员身份。
即使出动大量警力,采用“人海战术”但受制于肉眼识别劳动强度的极限,再加上人工排查效率不足,视频图像拍摄受光线、角度倾斜等不确定因素影响,无法保证查找的准确性和时效性,尤其出现突发紧急案件时,往往会贻误最佳破案时机。
如何提供更加丰富以及实用的“人像防控”应用,从“事后被动侦查”到“事前主动预警”将是平安城市下一建设阶段面临的主要需求。
1.2需求分析人像大数据系统采用高效的人脸检测定位及识别比对系统,可以第一时间帮助公安侦查人员快速识别辨别特定人员真实身份,把过去人工排查海量的视频图像资源比对需求变成现实,从而有效的为公安视频侦查、治安管理、刑侦立案等工作提供实战上的有效帮助和解决方法。
公安局智能安防社区平台目录1. 项目背景 (3)2. 建设目标 (3)3. 建设内容 (4)3.1治安要素动态平台性能和实战化升级改造 (4)3.2物业端平台建设 (4)3.3沭阳智慧小区app建设 (4)4. 总体设计 (5)4.1设计原则 (5)4.2设计依据 (6)4.3架构设计 (7)4.4整体设计 (9)4.5业务资源整合设计 (11)4.6平台对接设计 (12)4.7技术架构设计 (14)5. 应用平台改造详细介绍 (16)5.1社区地图 (16)5.1.1社区地图 (16)5.1.2具体社区 (16)5.2实口管理 (17)6. 物业端平台 (32)6.1 门户(公安与物业共用功能) (32)6.2 信息推送(公安与物业共用功能) (32)6.3 App信息审核(公安专有功能) (33)6.4 房屋与住户管理(物业专有功能) (33)6.5 车辆管理(物业专有功能) (33)6.6 缴费管理(物业专有功能) (34)6.7 投诉交流(物业专有功能) (34)6.8 APP用户管理(公安专用功能) (35)6.9 消息提醒(公安和物业共用功能) (35)6.10 日志管理(公安和物业共用功能) (35)7 .沭阳智慧小区app (35)7.1 用户注册 (35)7.2 信息补全与核准 (35)7.3 信息窗 (36)7.4 远程开门 (36)7.5 访客申请与管理 (36)7.6 缴费信息 (36)7.7 一键挪车 (36)7.8 业主留言 (36)7.9 报修投诉 (36)7.10 消息提醒 (37)平台性能要求 (37)7. 货物清单 (38)1.项目背景为深入贯彻落实省厅“数据赋能”和市局“一纵六横”框架体系总体部署,按照市局数据赋能工作方案、《沭阳县公安局智慧技防社区建设实施方案》要求,2019年沭阳县初步建成了治安要素管控平台,实现对辖区内30个智慧小区的实有人口、实有房屋、实有车辆、实有力量、实有安防设施、实有警情等基础数据采集和汇聚,通过建设一人一档、轨迹刻画、社区技战法等功能模块,对汇聚的数据进行分析处理,初步实现了“智能采集、主动推送、即时核查、动态预警”的社区警务新模式。
人脸识别调研报告(共20篇)人脸识别调研报告(共20篇)第1篇人脸识别小结人脸识别总结一.概述生物特征识别技术包括人脸识别.指纹识别.语音识别.表情分析及理解.虹膜识别等人脸识别的实质就是借助计算机工具来分析人脸面部图像,采用不同的特征表示方法提取有效地人脸特征,是可用来辨识身份的一门自动处理技术,常见重要应用案例包括银行和军事重地的自动门禁系统.智能人脸监控系统.用于公共交通体系中安检系统的嫌疑人自动识别系统.网络服务中的在线验证系统等。
产生不同个体较大差异性的内在因素主要有种族.性别.年龄.心理等。
外在因素主要有光照变化.角度偏转.姿态.噪声千扰.遮挡.以及化妆遮挡物等。
18世纪,就有一篇依据人脸特征信息进行身份鉴别的文章发表在Nature上,开启了近代最早的人脸识别研宄,最早的自动人脸识别系统是由Chan和Bledsoe创于1965年人脸识别包括四个主要步骤图像预处理.人脸检测.面部特征提取和分类识别。
二.研究领域1.身份验证领域通过人脸识别技术来判断和鉴别当前用户是否合法或者具备相应的功能权限,例如年__奥运所采用的人脸识别系统。
2.智能视频监控领域,例如车站安装智能监控系统,该系统中加入了人脸识别技术以捕捉人群中的可疑罪犯。
3.人机交互领,例如人脸面部为视觉系统提供了最为主要的特征信息。
三.人脸识别方法及其算法(一)方法分类可以分为基于几何特征的人脸识别.基于弹性图匹配的人脸识别.基于子空间分析的人脸识别.基于神经网络的人脸识别.基于隐马尔可夫模型等。
经典的特征脸“Eigenface”就是该时期由麻省理工学院的M.Turk和A.Pentlaiid提出的,采用PCA变换对原始图像进行降维处理,然后再进行分类识别。
P .Belhumeur等提出的Fisherfaces人脸也被广泛应用在人脸识别中。
90年代中后期,出现了一种基于动态连接结构Dynamic Link Architecture的弹性图匹配Elastic GraphMatching识别方法。
人脸识别解决方案浙江大华技术股份有限公司解决方案部大华人脸识别解决方案目录1人脸识别技术 (3)2人脸识别解决方案 (4)3第二章. 方案概述 (5)3.1项目概况 (5)—1人脸识别技术随着平安城市基础建设的不断完善和加强前端摄像机采集到的数据呈现一种爆炸式的增长。
对于公安行业来说数据总量不断充实的情况下如何从非结构化数据中挖掘结构化信息是平安城市建设的二期目标。
另一方面公安行业对车辆的结构化信息采集已逐渐趋于成熟化、普遍化但对人员信息采集和认证技术一直使用传统技侦方式。
人脸识别技术在以上情况下解决视频录像、图片等非结构化信息到人员照片、身份信息等结构化的转变。
人脸识别技术相对于其他生物识别技术如指纹、指静脉、虹膜等同属于四大生物识别技术具有生物特征唯一性、可测量性、可识别性、终身不变性等特点。
但相较其他识别技术具有本质的区别1.非强制性用户不需要专门配合人脸采集设备几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像这样的取样方式没有“强制性”2. 非接触性用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像3. 并发性在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别人脸识别技术流程主要包括四个组成部分分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸特征数据匹配与识别。
人脸图像采集及检测基于人的脸部特征对输入的人脸图像或视频流,首先判断是否存在人脸如果存在人脸则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个面部器官的位置信息。
人脸图像预处理对于人脸的图像预处理是基于人脸采集及检测结果通过人脸智能算法对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取的过程。
其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。
人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类一种是基于知识的表征方法另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
人脸识别客流分析解决方案目录 Contents技术介绍系统应用•深度学习推动人工智能发展传统智能算法深度学习算法传统智能算法是通过人工来设计特征,容易遗漏抽象的特征。
并且在不同角度、光照下目标识别的准确率会大幅下降。
深度学习算法通过机器自身提取特征,将人脸浅层的抽象特征(脸颊、额头等)逐层处理,最终形成深层的可供识别的人脸图像进行学习。
实现精度更高、种类更多、环境适应能力更强的智能功能。
•深度学习让机器做得比人更好以识别人体属性为例性别年龄戴眼镜长短发上装下装背包拎包口罩丰富的信息提供更精确的人员筛选,从而更有针对性的进行人员定位*该截图仅为客户端展示效果总检出率大角度0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%传统算法深度学习提升45%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%传统算法深度学习提升65%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%传统算法深度学习提升195%非标准人脸卡口的检出率对比0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%传统算法深度学习提升38%人脸模糊、大角度、人脸目标小等各类复杂场景下识别准确率的提升,使得具备深度学习的深眸产品对场景的适应性更好,能够广泛运用到各类场景中。
目录 Contents技术介绍系统应用抓拍/属性结构化/比对抓拍/属性结构化行为分析/周界防范客流统计/人脸属性分类统计拥堵检测“深眸”倾斜双目“深眸”筒机“深眸”全局摄像机“深眸”垂直双目客流统计摄像机中小系统前端比对人脸抓拍人脸图片流人脸属性年龄/性别/是否戴眼镜人脸比对比对结果l人脸库存储在摄像机内存中l可同时检测30张人脸;l抓拍产生的图片流支持云存储;人脸库照片要求:l正面、清晰、无过爆、无阴影,无遮挡l300KB以下为最佳•定点抓拍实时画面实时抓拍到的人脸比对结果•全局抓拍定点动点u 深度全覆盖:输出连续的、高质量的、可分析的高清图片,解决原始高清素材采集难题,提升后端智能分析的准确率与效率。
人脸抓拍智能分析存储设备DS-ISH48-FA
功能特性
●可接驳符合ONVIF、RTSP标准及众多主流厂商的网络摄像机。
●支持H.265、H.264编码前端自适应接入。
●支持GB28181协议。
●支持16个SA TA接口,1个eSATA盘库,可用于录像和备份。
●支持RAID0、RAID1、RAID5、RAID6、RAID10、RAID50、RAID60、JBOD,支持全局热备。
●支持硬盘配额、硬盘盘组、硬盘老化三种存储模式。
●支持重要录像文件加锁保护功能。
●支持希捷酷鹰硬盘健康状态监测。
●支持IPC集中管理,包括IPC参数配置、信息的导入/导出、语音对讲和升级等功能。
●4个千兆网口,支持网络容错、多址设定和负载均衡应用。
●支持网络检测(网络流量监控、网络抓包、网络通畅)功能。
●支持4K高清网络视频的预览、存储与回放。
●支持同屏预览,可实现监控画面与报警信息同屏显示。
●支持可视化文件管理,可秒级查看历史录像文件、图片文件。
●支持客流量统计功能,可统计通道指定区域和时间段的客流量。
●支持热度统计功能,可统计通道指定时间段不同区域的客流量大小。
●支持人脸检索功能,可按事件、姓名检索人脸,支持以脸搜脸,并关联录像回放。
●支持人脸签到功能,支持导出签到表或考勤表。
●支持人体检索功能,可按属性检索人体图片,支持以人搜人,并关联录像回放。
技术参数。
视频结构化在人口动态管理中的应用随着人口的增长和城市化的不断推进,人口动态管理变得越来越重要。
传统的人口数据收集和管理方式已经无法满足实际需求。
因此,视频结构化技术在人口动态管理中的应用日益成为一个热门话题。
本文将探讨视频结构化技术在人口动态管理中的应用。
一、视频结构化技术简介视频结构化技术是指利用计算机视觉和图像识别技术将视频图像转化为数据,以获取视频中所包含信息的过程。
它可以处理视频内容的各个方面,例如人、车、物等,将这些内容识别为具体的对象,从而实现视频内容的分类、统计和管理。
视频结构化技术可以应用于各个领域,例如交通、安防、智慧城市等。
(一)人口热力图人口热力图是指根据视频监控中的人流量和人群分布,生成热力图进行分析和统计,以便对人流和人群分布进行了解和分析。
通过实时监控、物理分析和算法处理,可实现对人员密度、拥堵状况的精细化分析和推送。
这样可以帮助相关部门及时制定疏解措施,保障公共安全。
(二)人员轨迹分析人员轨迹分析是指通过视频结构化技术获取人员在特定地点的行动轨迹,可以根据轨迹分析人员在不同时间段的行动特点和规律,为城市规划、交通管理、行业分析等提供宝贵的数据支持。
(三)人脸识别技术人脸识别技术是指通过视频监控系统对进出某场所的人员进行识别和记录。
通过人脸库数据的建立,对比和匹配,可以实现利用视频监控实现人员进出记录、异常行为预警、防止未经授权人员进入等目的。
人脸识别技术不仅提高了场所进出的安全性和管理的便利性,同时也为人员管理提供了科学有效的方法。
三、应用案例视频结构化技术在人口动态管理中已经广泛应用。
例如,在公园、广场等公共场所,人口热力图可以准确掌握当前的人群分布状况,及时疏散人群避免拥堵现象的发生,确保公共安全;在城市道路监控方面,人员轨迹分析可以实现对城市交通流量的统计和监测,制定合理的交通改善措施;在商场、展览馆等人员管理方面,人脸识别技术可以实现对人员进出记录和异常行为预警,大大提高了场所的安全性。
视频结构化在人口动态管理中的应用视频结构化是指通过对视频内容进行分析和解析,提取出其中的关键信息、特征和结构,并将其以结构化的方式呈现出来,以便于更高效地管理和利用视频资源。
人口动态管理是指对人口信息进行收集、整理和分析,以实现人口统计、人口预测、人口流动分析等目的。
视频结构化在人口动态管理中的应用主要体现在以下几个方面。
视频结构化可以用于人口普查和人口统计。
通过对视频中的人口进行识别和跟踪,可以分析出人口的数量、年龄分布、性别比例等信息,从而方便进行人口普查和统计工作。
传统的人口普查往往需要耗费大量的人力和时间,并且容易出现漏报、重复统计等问题,而视频结构化可以实现对大规模视频数据的自动处理和分析,提高普查工作的效率和准确性。
视频结构化可以用于人口预测和社会发展规划。
通过对视频中的人口进行分析和建模,可以预测人口的增长趋势、年龄结构变化等,为社会发展规划提供科学依据。
结合其他数据源,如人口普查数据、经济数据、环境数据等,还可以分析人口增长与经济发展、城市规划、环境保护等因素之间的关系,为决策者提供参考。
视频结构化可以用于人口流动分析和安全管理。
通过对视频中的人口轨迹进行分析和挖掘,可以了解人口的活动范围、常驻地点、流动路径等信息,并对人口的流动情况进行建模和预测。
这对于城市交通规划、安全管理、灾害应对等方面具有重要意义。
在节假日或大型活动期间,通过对视频监控数据进行分析,可以预测出人口聚集的地点和时间,为交通疏导、安保部署等提供指导。
视频结构化还可以结合其他技术手段,如人脸识别、行为分析等,进行人口的身份认证和特征提取。
通过对视频中的人脸进行识别和比对,可以识别出人口的身份信息、社交关系等。
结合行为分析技术,还可以分析人口的日常活动、习惯行为、兴趣爱好等,为个性化服务和精准营销提供支持。
视频结构化在人口动态管理中具有广泛的应用前景。
通过对视频内容进行结构化处理和分析,可以实现对人口信息的自动提取和分析,提高人口统计、预测、流动分析等工作的效率和准确性,为城市规划、社会管理、安全防控等领域提供科学支持。